| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状和主要内容 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知基本框架 | 第14-23页 |
| 2.1 压缩感知理论框架 | 第14-20页 |
| 2.1.1 信号的稀疏 | 第15-16页 |
| 2.1.2 观测矩阵构造 | 第16-18页 |
| 2.1.3 信号的重构 | 第18-20页 |
| 2.2 压缩感知的应用 | 第20-21页 |
| 2.3 压缩感知的优势与不足 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于Gram矩阵的观测矩阵优化 | 第23-39页 |
| 3.1 压缩感知观测矩阵的分类及其构造方法 | 第23-27页 |
| 3.1.1 随机观测矩阵 | 第24-25页 |
| 3.1.2 确定性观测矩阵 | 第25-26页 |
| 3.1.3 部分随机观测矩阵 | 第26-27页 |
| 3.2 基于Gram矩阵的观测矩阵优化算法 | 第27-36页 |
| 3.2.1 Elad方法 | 第28-31页 |
| 3.2.2 梯度（GD）下降法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 改进的梯度下降法 | 第33-36页 |
| 3.3 仿真结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 稀疏信号重建算法及其改进 | 第39-54页 |
| 4.1 稀疏信号重建算法分类 | 第39-41页 |
| 4.2 贪婪匹配追踪算法及其改进 | 第41-49页 |
| 4.2.1 匹配追踪算法（MP） | 第41-42页 |
| 4.2.2 正交匹配追踪算法（OMP） | 第42-43页 |
| 4.2.3 正则化正交匹配追踪算法（ROMP） | 第43-44页 |
| 4.2.4 分段正交匹配追踪算法（StOMP） | 第44-45页 |
| 4.2.5 压缩采样匹配追踪算法（CoSaMP） | 第45页 |
| 4.2.6 子空间追踪（SP） | 第45-46页 |
| 4.2.7 广义正交匹配追踪算法(GOMP) | 第46-48页 |
| 4.2.8 基于广义正交匹配追踪算法的改进算法（GAOMP） | 第48-49页 |
| 4.3 仿真结果与分析 | 第49-53页 |
| 4.3.1 一维信号重构仿真 | 第49-52页 |
| 4.3.2 二维信号重构仿真 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 带阈值的正则化重构算法 | 第54-59页 |
| 5.1 正则化方法的不合理性及其改进 | 第54-55页 |
| 5.2 阈值正则化正交匹配追踪算法（TROMP） | 第55-56页 |
| 5.3 算法性能分析与对比 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |